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基于集成學習的安卓惡意程序檢測技術

摘要:隨著安卓惡意程序的數量的急劇增加,惡意程序檢測已成為一個重要的研究課題.然而,目前許多研究表明,惡意程序的檢測仍然需要改進,安卓的碎片問題和需要root權限,阻礙了這些方法的廣泛使用.現有的殺毒程序依賴于需要實時更新的簽名數據庫,這無法檢測出零日惡意程序.在本文中,我們提取了安卓程序中的特征,進行混合,選擇集成算法中的DECORATE算法,并用WEKA工具輔助進行分類惡意程序的檢測.該方法最終達到95.8%的檢測精度,同時我們在真實的數據集上經過十折交叉驗算實驗及對比.

關鍵詞:
  • 安卓惡意程序檢測  
  • 靜態檢測  
  • 集成學習  
  • decorate  
作者:
李孔渤; 王春東
單位:
天津理工大學計算機科學與工程學院; 天津300384
刊名:
天津理工大學學報

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:天津理工大學學報

天津理工大學學報緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:12-1374/N。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1985年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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